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前面給大家介紹了如何使用R自帶的heatmap函數(shù)+R自帶的配色方案來(lái)繪制熱圖

?【R語(yǔ)言】熱圖繪制-heatmap函數(shù)+默認(rèn)配色方案

?R語(yǔ)言中的顏色(一)-自帶的調(diào)色板

也給大家介紹了如何使用R自帶的heatmap函數(shù)+gplots的配色方案來(lái)繪制熱圖

?【R語(yǔ)言】熱圖繪制-heatmap+gplots配色方案

?R語(yǔ)言中的顏色(二)-gplots包

也給大家介紹了如何使用R自帶的heatmap函數(shù)+grDevice的配色方案來(lái)繪制熱圖

?【R語(yǔ)言】熱圖繪制-heatmap+grDevice配色方案

?R語(yǔ)言中的顏色(三)-grDevice包

今天我們接著來(lái)聊heatmap這個(gè)函數(shù)繪制熱圖，這次我們使用RColorBrewer這個(gè)R包里面的配色方案

?R語(yǔ)言中的顏色(四)-RColorBrewer包

首先我們還是先讀取需要的數(shù)據(jù)，這里用到的數(shù)據(jù)跟【R語(yǔ)言】熱圖繪制-heatmap函數(shù)用到的數(shù)據(jù)是一樣的

#讀取所有miRNA的表達(dá)矩陣expr=read.table("miRNA_expr.txt",header=T,row.names=1,sep="\t")#讀取差異表達(dá)分析結(jié)果#差異表達(dá)分析可以參考https://ke.qq.com/course/package/37513deg=read.table("MIR_DEG_fc_2.5_pval_0.01.txt",header=T,row.names = 1,sep="\t")#設(shè)置樣本類型type=factor(rep(c("CR","CC"),each=3))#提取差異表達(dá)miRNA的名字miRNA=rownames(deg)#提取差異表達(dá)miRNA對(duì)應(yīng)的表達(dá)矩陣data=as.matrix(expr[miRNA,])

接下來(lái)我們使用RColorBrewer包里面的函數(shù)來(lái)生成配色方案

#如果沒(méi)有安裝RColorBrewer這個(gè)包，需要先去掉下一行中的#，再運(yùn)行進(jìn)行安裝

#install.packages("RColorBrewer")

#加載RColorBrewer這個(gè)R包library(RColorBrewer)

#展示PiYG配色方案中的11種顏色display.brewer.pal(11,"PiYG")

接下來(lái)我們看看如何使用colorRampPalette函數(shù)生成漸變色

#生成三張圖片，按三行一列排布par(mfrow=c(3,1))#PiYG中一共有11中顏色，畫11根柱子來(lái)展示barplot(1:11,col=brewer.pal(11, "PiYG"))#通過(guò)colorRampPalette生成漸變色，PiYG中本身就有11中個(gè)顏色#后面括號(hào)中的數(shù)字是要生成漸變色的個(gè)數(shù)，也為11，所以效果跟上圖一樣barplot(1:11,col=colorRampPalette(brewer.pal(11, "PiYG"))(11))#通過(guò)colorRampPalette生成25個(gè)漸變色barplot(1:25,col=colorRampPalette(brewer.pal(11, "PiYG"))(25))

接下來(lái)我們用這25個(gè)漸變色來(lái)繪制熱圖

coul <- colorRampPalette(brewer.pal(11, "PiYG"))(25)heatmap(data, cexCol = 1, #設(shè)置列標(biāo)簽字體大小 scale="row", #按行做歸一化 col = coul #使用PiYG配色方案生成的25個(gè)漸變色 )

我們還能用其他的配色方案試試

#展示OrRd配色方案中的9種顏色display.brewer.pal(9,"OrRd")

接下來(lái)我們用OrRd配色方案生成的50個(gè)漸變色來(lái)繪制熱圖

coul <- colorRampPalette(brewer.pal(9, "OrRd"))(50)heatmap(data, cexCol = 1, #設(shè)置列標(biāo)簽字體大小 scale="row", #按行做歸一化 col = coul #使用OrRd配色方案生成的50個(gè)漸變色 )